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本文結(jié)合核方法、局部線性嵌入(LLE)和支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提出了一
種集成手寫字符維數(shù)約簡、特征提取及識別方法。鑒于LLE 方法對其近鄰個數(shù)太過敏感,以及要求流形上的數(shù)據(jù)分布比較均勻，難以實(shí)現(xiàn)手寫字符維數(shù)約簡。本文提出的基于核局部線性嵌入方法(KLLE)，能夠選擇最優(yōu)的近鄰個數(shù)、構(gòu)造分布均勻流形，并克服了手寫字符識別中由于書寫習(xí)慣和風(fēng)格不同造成字符模式不穩(wěn)定的問題。使用MINST 數(shù)據(jù)庫中的手寫數(shù)字進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)并利用PCA、LLE 進(jìn)行維數(shù)約簡比較，驗(yàn)證了KLLE 算法的有效性及優(yōu)勢。
種集成手寫字符維數(shù)約簡、特征提取及識別方法。鑒于LLE 方法對其近鄰個數(shù)太過敏感,以及要求流形上的數(shù)據(jù)分布比較均勻，難以實(shí)現(xiàn)手寫字符維數(shù)約簡。本文提出的基于核局部線性嵌入方法(KLLE)，能夠選擇最優(yōu)的近鄰個數(shù)、構(gòu)造分布均勻流形，并克服了手寫字符識別中由于書寫習(xí)慣和風(fēng)格不同造成字符模式不穩(wěn)定的問題。使用MINST 數(shù)據(jù)庫中的手寫數(shù)字進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)并利用PCA、LLE 進(jìn)行維數(shù)約簡比較，驗(yàn)證了KLLE 算法的有效性及優(yōu)勢。
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